python服务端-faskapi

自动摘要: 1.源码打包： >python将源码打包成whl,用户可以直接用pipinstallxxx.whl加载。 ```python fromsetuptoolsimportset ……..

1. 源码打包：

python将源码打包成whl, 用户可以直接用pip install xxx.whl 加载。

from setuptools import setup, find_packages
# python setup.py  check
# python setup.py sdist bdist_wheel
# python setup.py  bdist_wheel
setup(
    name='TeethSegSerrve',  # 应用名
    version='1.0.0',  # 版本号
    packages=["src"],
    #py_modules=["src/infer.py","src/MeshToJson.py","src/OptimizedProcessing.py","src/PreProcessing.py"],
    #packages=find_packages(),  # 包含所有src中的包
    #package_dir={'': 'src'},  # 告诉distutils包都在src下

    # 打包时需要打包的数据文件，如图片，配置文件等
    # package_data={
    #     # 任何包中含有.txt文件，都包含它
    #     '': ['*.py'],
    # },
    # 项目依赖的 Python 库，使用 pip 安装本项目时会自动检查和安装依赖
    install_requires=['numpy', 'trimesh', 'open3d', 'pygco', 'onnxruntime-gpu', 'scipy',"flask"],
    # 指定项目依赖的 Python 版本。
    python_requires='>=3.7',
    # 是否使用静态文件，为true时静态文件生效，否则不起作用
    include_package_data=True,
    # 此项需要，否则卸载时报windows error
    zip_safe=False,
    setup_cfg=True
    # 其他信息暂时没加，后面会加附录进行说明
)

然后执行

python setup.py  bdist_wheel

即可生成对应whl文件

2. flask建立

import os
from flask import Flask,request,make_response,send_from_directory
from src.PreProcessing import prepare_function
from src.OptimizedProcessing import optimized_processing
from src.infer import infer
from src.MeshToJson import MeshToJson
app = Flask(__name__)

###############全局变量########################
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = "data/"
model_upper_path = "models/model_upper.onnx"
model_lower_path = "models/model_lower.onnx"
devices = 'CUDAExecutionProvider'
UPLOAD_FOLDER ="data/"
###############全局变量########################

@app.route('/Seg/', methods=['GET', 'POST'])
def MeshSeg():
    if 'file' not in request.files:
        return "Please upload the file"
    file = request.files['file']
    if not file:
        return "The file is empty"
    save_path=os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename)
    file.save(save_path)

    ####################开始分牙处理############################################
    prepare_args = prepare_function(save_path)
    output_u = infer(prepare_args, model_upper_path, devices)
    output_l = infer(prepare_args, model_lower_path, devices)
    data = optimized_processing(output_l, output_u, prepare_args)
    MeshToJson(data, out_path="data/out.json")
    ####################结束分牙处理############################################


    response = make_response(send_from_directory(path = "data/out.json",directory="./data/", filename ="out.json", as_attachment=True))
    return response



if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0',debug=True, port=9999)

注意：

1. 因为打包目录为src，所以导入包为src.xxx
2. 用户上传模型进行判断是否为空，然后保存模型。
3. 然后开始处理
4. 最后将结果制作成json进行返回